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inclusionAI: Ling-2.6-1T vs NVIDIA: Nemotron 3 Super

Nemotron 3 Super (medium) 平均分领先,为 5.7 vs 5.3Ling-2.6-1T benchmark 成本更低,为 $0.016 vs $0.066Ling-2.6-1T 更快,为 8.58s vs 51.99s,通过率为 18.2% vs 40.9%

推荐模型Ling-2.6-1T它的得分接近这里的最高分(5.3 vs 5.7),同时成本比Nemotron 3 Super (medium)低约 4.3 倍。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-07-18

指标 Ling-2.6-1T Ling-2.6-1T none 发布日期: 2026-04-23 Nemotron 3 Super Nemotron 3 Super medium 发布日期: 2026-03-11 免费可用
分数 5.3 5.7
排名 #158 #136
可靠性 10.0 8.7
一致性 10.0 8.9
测试正确
尝试通过率 18.2% 40.9%
不稳定测试 0 3
总运行次数 66 66
每个结果成本 0.277 0.004
总成本 $0.016 $0.066
输入价格 $0.075 / 1M $0.210 / 1M
输出价格 $0.625 / 1M $0.455 / 1M
总输入令牌 106,414 81,429
输出令牌 11,555 18,371
推理令牌 0 98,853
响应时间(平均) 8.58s 51.99s
响应时间(最大) 25.72s 431.98s
响应时间(总计) 163.06s 1039.89s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#158 Ling-2.6-1T

none
Ling-2.6-1T is no longer available as a free model. It has transitioned to a paid model. Continue using it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t
成本
$0.000
时间
0.1s
令牌
0 tok

#136 Nemotron 3 Super

medium
成本
$0.000
时间
272.6s
令牌
5,296 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Ling-2.6-1T 3.8 10.0 0.0% 0 10.57s 813 381 0
Nemotron 3 Super 3.1 10.0 0.0% 0 147.32s 2,275 797 4,424

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